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网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。
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第3年，单元1概述第3年，单元1概述
每个工作单位都有音乐的聚光灯。就像社会问题一样，随着孩子们的经历，音乐的聚焦也会加深。他们为每个单元的音乐重点提供了一个机会，并有一种加深儿童音乐知识和理解的方法。每个音乐聚光灯都凸显了要讨论，学习和集成到单元的每一堂课的音乐活动和/或音乐元素。这可以通过单元歌曲来完成。Use the Musical Spotlights flexibly within each lesson.在介绍您的表演时，请告诉您的听众。
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